온라인 뉴스 베스트 댓글의 특성 분석

Ⅰ. 서론

과거의 대표적인 정보 전달 매체였던 TV 또는 신문은 단방향적인 정보 전달 기능을 가지고 있었다. 하지만 인터넷은 이용 주체들이 서로 상호작용하며 양방향적 정보를 전달하는 기능을 가지고 있으며, 이는 인터넷이 기존의 정보를 전달하는 매체들과 구별되는 특징 중 하나이다[1]. 그 중 댓글은 이용자들 간에 즉각적인 양방향 소통을 가능하게 하는 중요한 요소이다. 댓글이란, 인터넷 이용자들이 물리적 장소와 시간에 구애 받지 않고 가상의 토론 공간에서 자유롭게 인터넷에 접속해서 정보와 의견을 교환하고 의사소통을 할 수 있는 수단이다[2]. 최근 댓글은 네티즌들의 토론과 지식 공유 수단으로 자리 잡음으로써 '댓글 저널리즘¹⁾'이라는 새로운 문화 트렌드를 형성했다[3]. 특히 온라인 뉴스 사이트의 회원가입을 하지 않아도 개인의 SNS 계정으로 댓글을 작성할 수 있는 소셜 댓글 서비스가 활성화되면서 뉴스 댓글 작성이 용이해졌다. 이로 인해 개인의 온라인 뉴스 댓글 참여가 더욱 확대되었고, 개인의 실시간 참여가 증가하는 등 다양한 여론 형성에 크게 기여하고 있다. 하지만 이러한 개인의 참여 확대와 온라인 뉴스 댓글의 증가는 정보 교류의 긍정적인 영향 뿐 아니라, 익명성을 악용한 무분별한 비난, 욕설, 인신공격 등의 악성 댓글 증가로 댓글문화 형성에 악영향을 주고 있다. 많은 언론사와 포털은 악성 댓글, 트롤, 여론조작의 성격을 가진 기사 댓글들로 인해 댓글 란을 유지하고 관리하는데 어려움을 겪고 있다. 미국 공영 라디오(National Public Radio)의 경우 초기에는 청취자들이 댓글 란을 통해 건전한 토론을 할 것이라 예상하였으나 약 0.06%의 일부 사용자가 대량의 댓글을 올리는 등 부정적인 결과로 나타나자 관리자의 기능을 강화하여 댓글 란을 유지시키려 노력하였지만 결국 댓글 란을 폐지시켰다[4]. 국내는 최근 포털 뉴스의 댓글 조작 및 여론 조작에 대해 문제가 더욱 심각해지고 있다. 온라인 뉴스 댓글 참여가 가장 활성화 되어 있는 네이버의 경우, 기사 댓글에 누를 수 있는 ‘공감 및 비공감’ 횟수를 계정(아이디)당 24시간 기준 50개로 제한하고, 연속해서 댓글을 작성할 때 시간 간격을 60초로 늘리는 등 긍정적인 댓글활동을 장려하기 위해 노력했다. 하지만 2018년 4월 13일 파워블로거 ‘드루킹’을 비롯한 더불어민주당 당원들이 “네이버 뉴스에서 댓글로 여론 조작을 시도”한 혐의로 검찰에 구속된 사건을 화두로 이러한 조치는 임시방편이라는 지적이 나오고 있다. 댓글 통계 분석 사이트인 위드미터에 따르면 2017년 10월부터 2018년 4월까지 네이버의 댓글 작성자, 작성 글, 공감 수 등을 분석한 결과 댓글 상위 작성자 100명이 작성한 댓글의 수가 23만 487건에 달한다고 하였다.

시간 순으로 등록되는 일반적인 댓글과 달리 베스트 댓글은 상위에 게시됨으로써 비교적 영향력이 크다[5]. 소수의 이용자들이 작성한 글이지만 이용자들에게 많은 공감을 받는 ‘베스트 댓글’은 주된 여론으로 인식이 되며 글을 읽는 이용자들에게 큰 영향을 준다. 특히, 이용자는 관심과 배경지식이 적은 분야에서 댓글에 강하게 동조하는 경향이 있으며 깊이 고민하지 않고 타당성이 낮은 댓글조차도 인식에 영향을 받는다[6]7]. 이와 같은 베스트댓글의 중요성에도 불구하고 인터넷 뉴스, 댓글, SNS 연구에 비해 베스트 댓글에 관한 연구는 아직 초기단계이다[5][8]. 베스트 댓글의 영향력을 검증하기 위한 연구가 진행되고 있지만, 어떠한 댓글이 베스트 댓글로 채택되는지, 베스트 댓글만의 특징은 무엇인지와 같이 베스트 댓글의 특성을 규명하기 위한 논의는 충분히 이루어지지 못하였다. 따라서 본 연구는 인터넷 뉴스 댓글을 대상으로 내용분석방법을 이용하여 베스트 댓글이 가지는 특성을 알아보고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 1장은 연구배경 및 연구목적을 설명하고, 2장에서는 이론적 배경이 되는 온라인 뉴스 댓글 관련 선행연구를 분석한다. 이를 바탕으로 3장에서 연구가설을 제시한 후, 4장에서 연구방법을 설명하고, 5장에서 분석 결과를 제시한다. 마지막으로 6장에서는 결론 및 시사점, 연구의 한계점에 대하여 서술한다.

Ⅱ. 이론적 배경

온라인뉴스에서 댓글은 온라인상의 이용자들에게 공감과 반론 등의 의견을 자유로이 표현할 수 있는 대표적인 도구이다. 이용자들이 남기는 댓글들은 1~2개 문장정도의 길지 않은 글이지만 다수의 댓글이 모이게 되면 큰 영향력을 발휘할 수 있다[10]. 댓글에 대한 연구는 개별적으로 이루어지기보다 온라인 뉴스의 연구의 일부분으로서 온라인상에서 여론이 어떻게 형성되었는지, 어떻게 이용자들에게 확산되었는지에 대하여 주로 연구되어졌다[10]. 하지만 소셜 댓글 서비스 활성화를 통해 댓글 작성이 확대됨에 따라 온라인 뉴스 댓글에 대한 연구도 증가하는 추세이다. 온라인 뉴스 댓글에 대한 연구는 크게 댓글의 영향을 실증 분석한 양적 연구와, 내용분석방법을 통해 이를 특성별로 분류하는 질적 연구로 나누어진다. 내용분석을 통한 질적 연구로는 포털 뉴스기사의 장르와 기사에 사용된 프레임에 따라 전반적으로 정치기사가 다른 기사들에 비해 이성적 댓글이 적고 욕설 댓글이 다수이며, 포털뉴스, 소셜미디어 등 댓글이 작성되는 게시글에 따라 댓글의 어조, 댓글의 길이, 댓글의 품질 등 다양한 요소에서 차이가 존재하였다[11][12]. 댓글의 영향을 실증 분석한 연구를 통해 인터넷 뉴스 댓글은 전혀 근거가 없고 타당하지 않은 경우에도 이용자들은 댓글에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 특정 기사에 대한 온라인 댓글은 해당 기사뿐 아니라 다른 기사를 읽을 때에도 영향을 미쳤다. 또한 기사에 달린 댓글이 이용자의 견해와 다를 때 댓글의 영향력이 강하게 작용하고, 댓글의 논리성보다 다수의 의견을 통해 댓글이 조성하는 분위기가 이용자들의 의견 형성에 더 큰 영향을 준다[6][7][13]. 이러한 특징은 인터넷 공간에서 일반적인 이용자들이 ‘댓글 쓰기’보다는 ‘댓글 읽기’ 활동을 더 많이 하기 때문이다. 또한 이용자들은 누가 의견을 제시했는지, 얼마나 많은 사람들이 읽었는지도 댓글을 받아들이는데 있어서 중요한 요소로 고려하며, 포탈 및 검색 엔진에서 제시하는 정보의 순위에 의존적이다[14]. 실험을 통해 이용자들은 한 페이지에 제시되는 정보의 순위를 뒤집어 보여주어도 여전히 상위에 제시된 결과에 주목하였다[15][16]. 이는 일반적으로 상위 뉴스기사에 조회 수가 더 많은 현상과 베스트 댓글의 동조효과가 발생하는 현상 등 인터넷 상의 상단에 노출되는 정보들이 더 큰 영향력을 가진다는 것을 뒷받침한다. 특히 많은 사람들이 읽은 베스트 댓글의 경우 동조효과가 존재하고 베스트 댓글을 통한 온라인 여론 형성이 가능하며, 부정적인 베스트 댓글에 비하여 긍정적인 베스트댓글이 이용자들에게 더 강한 동조효과가 나타난다[8]. 또한 ‘다른 사람들이 옳다고 생각하면 아마도 옳을 것이다.’ 라는 발견적 사고도 발생한다[17]. 베스트 댓글은 일반 댓글과 다르게 유희적으로 말하기, 과장하여 말하기, 은어로 말하기 등의 특징이 존재함을 알 수 있었다[18].

언론분야 뿐만 아니라 마케팅 분야에서도 베스트 댓글의 영향력에 대하여 연구가 이루어지고 있으며 베스트 댓글의 내용은 소비자들의 제품 품질 지각 과정에 영향을 주었다. 제품 간 품질 차이가 큰 경우에는 베스트 댓글의 영향력이 감소하고, 중립적인 의견과 생생한 구매후기를 전달하는 내용일 경우 더 많은 이용자들이 댓글을 공감하였다[5][19]. 베스트 댓글의 영향력을 검증하는 연구는 진행되고 있지만, 어떠한 댓글이 베스트 댓글로 채택되는지, 베스트 댓글만의 특징은 무엇인지와 같은 연구는 부족한 현실이다.

Ⅲ. 연구가설 설정 및 측정방법

베스트 댓글이 가지고 있는 특성을 알아 보기위해 네이버 뉴스 댓글 데이터를 수치화하여 일반 댓글과 베스트 댓글의 차이를 분석하고자 한다. 이를 위해 5가지 연구가설을 설정하였다. 먼저, 댓글의 길이는 댓글을 구성하는 글자의 수로 정의하였다[20]. 일반적으로 글의 길이는 정보의 깊이와 내용을 판단하는 기본적인 지표로 작용 할 수 있는 만큼 댓글의 특징을 구분하는 중요한 요소 중 하나라고 할 수 있다. 일반 댓글의 경우 글자 수의 범위가 제각각이겠지만 많은 이에게 공감을 받은 베스트 댓글의 경우 일반 댓글에 비해 상대적으로 많은 글자 수로 작성되어 있을 것이라 예상했고, 이를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

• 가설 1. 베스트 댓글은 일반 댓글에 비해 길이가 더 길다.

댓글의 태도는 기사나 기존의 댓글에 대해 긍정성 혹은 부정성을 표출하는 정도를 의미한다[9]. 선행연구에 따르면 온라인 뉴스에 달린 댓글 중 상당한 의견이 부정성을 표출하는 댓글인 것으로 나타났다[21]. 해당 척도는 긍정적인 언어와 부정적인 언어의 기준을 정해 형용사와 명사를 위주로 긍정적인 형태소의 수와 부정적인 형태소의 수를 세어 긍정적인 형태소 수에서 부정적인 형태소 수의 차이를 보았다. 사회 문제 뉴스 기사의 특성상 객관적이고 중립적인 내용 또는 긍정적인 내용보다 부정적인 댓글의 비율이 높을 것으로 예상하였다. 특히 대부분의 댓글이 부정성을 표출하는 만큼 많은 이들에게 공감 받는 베스트 댓글도 일반 댓글에 비해 부정적인 댓글의 비율이 높을 것이라 판단하여 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

• 가설 2. 베스트 댓글은 일반 댓글에 비해 부정적이다.

Table 1.

Operational Definition and Measurement of Variables

선행연구를 살펴보면 댓글의 품질은 다양한 방법으로 측정할 수 있다[9][23]. [표1]을 보면 TV 뉴스, 기사 그리고 온라인 커뮤니티 등 많은 매체들에서 각기 다른 요소를 측정한 것을 볼 수 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 온라인 뉴스 기사 댓글의 품질을 분석하기 위해 내용적 측면에서는 유용성을, 표현적 측면에서는 가독성을 바탕으로 측정하였다. 내용분석의 방법을 활용하여 유용성과 가독성을 동시에 고려하여 측정하였으며, 내용분석의 특성상 평가자의 생각, 의견이 반영될 수 있다는 왜곡 문제를 최대한 해결하기 위해서 5명의 석사 과정 이상의 연구원들을 통해 댓글에 유용한 정보가 있는지, 읽기 좋은지 등의 코딩 스킴을 구체적으로 정한 뒤, 각자 숫자로 평가한 후 평균값을 분석하여 객관성을 확보하려 노력하였다. 분석에 앞서 베스트 댓글이 일반 댓글에 비해 유용성과 가독성을 기준으로 측정한 댓글의 품질이 좋을 것으로 예상하여 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

• 가설 3. 베스트 댓글은 일반 댓글에 비해 품질이 높다.

기사 관련성은 댓글 내용이 기사와 연관되어 있는지를 의미한다. 온라인 뉴스 기사의 이용자가 댓글을 작성할 때, 기사의 내용이 반영되는가를 고려한 것이다[24]. 이를 통해 댓글 작성자가 댓글 작성 시, 기사의 내용을 얼마나 이해하고 반영하였는지, 작성자의 댓글에 기사의 내용을 어느 정도 고려하였는지를 판단 할 수 있다. 해당지표 또한 평가자 개인의 생각 및 의견이 반영될 수 있다는 주관적인 왜곡 문제가 존재해 5명의 석사 과정 이상의 연구원들을 통해 평가하였다. 해당 댓글이 기사와 연관이 있다고 판단되면 ‘1’, 그렇지 않으면 ‘0’으로 코딩 후 연구원들의 평균값을 분석하여 객관성을 확보하려 노력했다. 따라서 본 연구에서는 일반적인 뉴스 댓글의 경우 기사 본문 내용과 상관없는 댓글을 작성 할 수 있다는 점을 근거로 고려하여 일반 댓글과 베스트 댓글간의 기사 관련성에 차이가 있을 것이라 예상하였고, 다음과 같은 연구가설을 도출하였다.

• 가설 4. 베스트 댓글은 일반 댓글에 비해 기사 관련성이 높다.

마지막으로, 본 연구에서는 기존연구와의 차별성을 위해 댓글이 작성된 시간이라는 변수를 고려하였다. 인터넷 뉴스의 가장 큰 특징 중 하나는 실시간성이다. 댓글의 작성된 시간이라는 요인은 작성된 댓글유형과 밀접한 관계가 있을 것으로 예상되어 진다. 베스트 댓글의 특성상 많은 사용자에게 공감을 받아야하기 때문에 작성된 시간이 빠른 댓글의 경우 더 많은 사용자에게 노출되며 이에 본 연구에서는 많은 이들에게 공감을 받는 베스트 댓글의 경우 일반 댓글과 작성된 시간에 있어서 차이가 있을 것으로 예상하여 다음과 같은 연구가설을 도출하였다.

• 가설 5. 베스트 댓글은 일반 댓글에 비해 빠른 시간에 작성되었다.

Ⅳ. 연구방법

4-1 기사주제 선정 방법

최근 문재인 정부의 근로시간 52시간으로 단축 정책, 최저임금 인상 정책과 함께 청년 실업률, 청년 실업, 취업난에 대한 기사가 많이 게시되고 있다. 통계청에 의하면 15세~29세의 청년실업률은 약 10.5%로 5월 기준 2,000년 이후 관련 통계 최고치를 기록했다. 우리나라 청년실업자 비중은 23.3%로 OECD 국가 중 가장 높은 것으로 나타났다. OECD국가 중 청년실업 수치가 20%를 넘는 나라는 우리나라가 유일하다. 사회문화적 측면에서 살펴보면 청년들에게는 실업에서 벗어나고자 스펙을 쌓는 것이 가장 큰 과제가 되었고, 과거에는 당연했던 취직-결혼-출산이라는 필수 과정이 선택의 영역으로 전환되었다[25]. 이와 같이 현재 ‘청년실업’ 문제는 지속적으로 사람들의 관심을 받고 있다. 정부는 청년들의 불안정성 문제를 해결하기 위해 주로 단기고용을 제공하는 인턴제 등의 고용정책에만 집중해왔다[26]. 정부뿐만 아니라 다양한 학계에서도 청년실업 해결을 위한 연구가 진행되고 있다. 과거 정부에서 추진하는 청년실업 정책은 오히려 부작용을 낳고 있다는 점을 지적하며 기업 비용절감이 아닌 사회적 책임분담 구조를 통해서 해결방안 제안하기도 하며, 과거와 현재의 한국 정부의 청년실업 정책을 비교해 청년실업 문제 해결을 위한 시사점을 도출, 1인 창조기업 창업 등 청년실업 문제 해결 방법, 청년들의 심리적 불안 상태 해결 방안 연구 등 주로 사회 현상에 관해 문제점을 분석하고 해결방안을 탐색하는 연구가 이루어졌다[25][27]. 이처럼 ‘청년실업’ 주제는 사회문화, 정책적 측면 등 국내의 다양한 학문 영역에서 연구되고 있으며 본 연구는 자영업자, 구직자, 취직자 등의 관점에 따라 다양한 의견이 나타날 수 있다는 점에 주목하여 ‘청년실업’ 기사를 대상으로 연구를 진행하였다.

Table 2.

Article Lists

Ⅴ. 연구결과

5-1 상관관계 분석결과

본 연구에서는 가설검증을 위해 선정된 네이버 뉴스 기사 5개의 댓글을 수집하여 베스트 댓글과 일반 댓글로 나누었고, 5개의 가설 검증에 앞서 수치화된 데이터 간에 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계를 분석한 결과는 [표3]과 같다. 댓글의 길이와 댓글의 품질간의 상관계수 값이 0.628로 측정되어 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났지만 다른 측정 변수 간에는 상관관계가 없는 것으로 나타났다.

Table 3.

Correlation between Variables in Comments

5-2 가설검증 결과

본 연구는 가설 검증을 위하여 수집된 데이터를 이용하여 일반 댓글 그룹과 베스트 댓글 간의 통계적 차이가 있는지 SPSS Statistics의 independent samples t-test 분석기법을 활용하여 검증하였다. 각 변수에 대한 t-test 결과는 [표4]와 같다. 일반댓글의 길이 평균은 79.680, 베스트 댓글의 길이평균 115.200로, 이 차이는 통계적으로 유의미하며 베스트 댓글의 길이가 일반 댓글이 비해 길 것이라는 가설 1이 채택되었다. 댓글의 품질의 경우, 일반댓글의 평균은 1.2003, 베스트 댓글의 평균은 1.6320로 나타나 베스트 댓글의 품질이 일반댓글에 비해 높을 것이라는 가설 2도 채택되었다. 댓글의 기사 관련성(일반댓글 평균=0.3665, 베스트댓글 평균=0.6720), 댓글의 태도(일반댓글 평균=-1.0806, 베스트댓글 평균=-1.8640), 댓글의 작성된 시간(일반댓글 평균=0.0034, 베스트댓글 평균=-0.4447) 모두 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며 모든 가설이 채택됨을 알 수 있었다.

Table 4.

Results of t-test Analysis

Ⅵ. 결론

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